Aplicación de técnicas de Machine Learning a dispositivos IoT para el control de aforos

Abstract

RESUMEN: A día de hoy, uno de los campos de mayor importancia en la Industria 4.0 es el Internetof-Things (IoT)(Internet de las cosas), con el fin de solucionar pequeñas tareas al ser humano o monitorizar ciertos parámetros. TST Sistemas colaboró en 2018 con Vodafone para el desarrollo de un contador de personas con la finalidad de establecer mapas de calor en un recinto. A raíz de la pandemia mundial, este tipo de tecnologías se ha visto altamente demandada, por lo que se precisa de mejorar el producto y dotar de inteligencia un hardware que muestra datos en bruto. A través de técnicas de Machine Learning, se desea utilizar algoritmos que puedan aportar información útil sobre los usuarios alrededor. En este trabajo se recoge el estudio desde el desarrollo de la idea, pasando por la toma de datos, hasta el desarrollo de los algoritmos. El objetivo principal del sistema a desarrollar es identificar personas dentro o fuera de un edificio y poder localizarlos en el interior de este para el control de aforos.

ABSTRACT: Nowadays, one of the most important fields in Industry 4.0 is the Internet-of-Things (IoT), in order to solve small human tasks or monitor certain parameters. TST Sistemas collaborated in 2018 with Vodafone for the development of a people counter in order to establish heat maps in a venue. As a result of the global pandemic, this type of technology has been in high demand, so it is necessary to improve the product and provide intelligence to a hardware that displays raw data. Through Machine Learning techniques, we want to use algorithms that can provide useful information about the users around them. This work includes the study from the development of the idea, through data collection, to the development of algorithms. The main objective of the system to implement is to identify people inside or outside a building and to be able to locate them inside it for capacity control.